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在我们开始使用知识图谱构建聊天系统之前，必须了解图数据库（GraphDB）的基本概念，以及为什么它们在涉及复杂、互连数据的场景中表现出色。图数据库（GraphDB）是一种数据库，旨在将数据存储和管理为实体及其关系的网络。与传统的关系数据库使用行和列不同，GraphDB 使用以下主要组件存储数据：这种结构使 GraphDB 成为处理高度关联数据的理想选择，尤其是在关系对全局理解至关重要的场景中，例如

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在模型选择中，应以业务价值为核心，优先落地能直接拉动营收或显著降本的高ROI场景（如智能客服替代人力、精准营销提升转化率），避免为“技术而技术”的无效投入；同时，需以数据安全为底线，对金融、政务等涉及敏感数据的领域强制采用私有化部署方案，通过全链路加密、权限隔离和国产化算力底座（如国产芯片+麒麟OS）实现数据不出域；

利用周末的时间，在自己的笔记本电脑上部署一个本地大模型，过程也记录下来分享给对此有兴趣的朋友们。整个部署过程分为三个步骤：步骤一：下载ollama大模型工具步骤二：在ollama工具中，下载通义千问大模型步骤三：下载AnythingLLM并配置选择ollama的通义千问模型，直接在窗口对话安装后启动ollama命令行窗口，敲入命令ollama list，此时显示没有任何大模型，开始去下载下载大模型

具身智能（EmbodiedAI）是指有物理载体的智能体，在与物理世界的交互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。根据头豹研究报告显示，2023年，中国具身智能市场规模已经达到4186亿元。随着大模型端的技术突破，具身智能市场规模增长有望逐渐提升，2027年市场规模有望达到6328亿元。 

本文介绍使用，结合Langchain、Chroma向量数据库等工具，以查询上海天气为例详细展示Agent任务分解、API调用和RAG检索等执行过程。文章提供完整代码实现，解析Agent思考过程，帮助理解AI Agent工作原理和开发方法，适合程序员入门学习。

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